本期介绍了如何使用Ollama部署gguf格式的大模型。首先，通过Ollama官网下载并安装软件，并修改模型的默认下载路径。接着，使用基础命令查看、运行和管理模型。然后，详细讲解了如何创建Modelfile文件，配置模型路径和模板，成功生成模型并通过命令行运行测试。最后，总结了从微调qwen大模型、模型格式转换、量化处理到本地部署的完整流程，并提出了进一步优化模型的方向。

本期介绍了如何使用Ollama部署gguf格式的大模型。首先，通过Ollama官网下载并安装软件，并修改模型的默认下载路径。接着，使用基础命令查看、运行和管理模型。然后，详细讲解了如何创建Modelfile文件，配置模型路径和模板，成功生成模型并通过命令行运行测试。最后，总结了从微调qwen大模型、模型格式转换、量化处理到本地部署的完整流程，并提出了进一步优化模型的方向。

今天我们具体学习了ROS中的工作空间的概念及创建、功能包的概念及创建、ROS话题发布者和话题订阅者的实现。同时在掌握主要的知识中，我们还补充了许多细节点的内容，如句柄的理解、环境变量、spinOnce函数以及智能指针。

在本地机器微调Qwen大模型遇到显存不足的问题，尝试使用AutoDL算力云进行微调。租用24GB显存的计算资源后，通过LoRA方法微调了Qwen1.5:7b模型，并将微调、转换、量化后的gguf模型下载到本地进行部署。过程中详细介绍了算力租赁、环境搭建、数据集准备、模型微调和导出的步骤，最终成功完成模型的微调与部署。

在本地机器微调Qwen大模型遇到显存不足的问题，尝试使用AutoDL算力云进行微调。租用24GB显存的计算资源后，通过LoRA方法微调了Qwen1.5:7b模型，并将微调、转换、量化后的gguf模型下载到本地进行部署。过程中详细介绍了算力租赁、环境搭建、数据集准备、模型微调和导出的步骤，最终成功完成模型的微调与部署。

本期介绍了如何使用Ollama部署gguf格式的大模型。首先，通过Ollama官网下载并安装软件，并修改模型的默认下载路径。接着，使用基础命令查看、运行和管理模型。然后，详细讲解了如何创建Modelfile文件，配置模型路径和模板，成功生成模型并通过命令行运行测试。最后，总结了从微调qwen大模型、模型格式转换、量化处理到本地部署的完整流程，并提出了进一步优化模型的方向。

上次介绍了大模型微调过程，本次讲解了如何将微调后的模型转换为gguf格式并进行量化。首先，通过下载并编译llama.cpp来完成模型的格式转换。接着，使用convert-hf-to-gguf.py将微调后的safetensors格式模型转换为gguf格式。随后，通过llama-quantize命令对模型进行q4量化，大幅缩小模型大小。最后，介绍了使用FileZilla下载量化后的gguf模型到本地

本期介绍了如何使用Ollama部署gguf格式的大模型。首先，通过Ollama官网下载并安装软件，并修改模型的默认下载路径。接着，使用基础命令查看、运行和管理模型。然后，详细讲解了如何创建Modelfile文件，配置模型路径和模板，成功生成模型并通过命令行运行测试。最后，总结了从微调qwen大模型、模型格式转换、量化处理到本地部署的完整流程，并提出了进一步优化模型的方向。

上次介绍了大模型微调过程，本次讲解了如何将微调后的模型转换为gguf格式并进行量化。首先，通过下载并编译llama.cpp来完成模型的格式转换。接着，使用convert-hf-to-gguf.py将微调后的safetensors格式模型转换为gguf格式。随后，通过llama-quantize命令对模型进行q4量化，大幅缩小模型大小。最后，介绍了使用FileZilla下载量化后的gguf模型到本地

其中LGraph/* 邻接点的定义 *//* 邻接点下标 *//* 指向下一个邻接点的指针 *//* 顶点表头结点的定义 *//* 边表头指针 *//* AdjList是邻接表类型 *//* 图结点的定义 */int Nv;/* 顶点数 */int Ne;/* 边数 */AdjList G;/* 邻接表 *//* 以邻接表方式存储的图类型 */函数BFS应从第S个顶点出发对邻接表存储的图Graph